A Meta-Analysis of the Relation Between Syntactic Skills and Reading Comprehension: A Cross-Linguistic and Developmental Investigation
Notice bibliographique
Résumé
Theories of reading comprehension have widely predicted a role for syntactic skills, or the ability to understand and manipulate the structure of a sentence. Yet, these theories are based primarily on English, leaving open the question of whether this remains true across typologically different languages such as English versus Chinese. There are substantial differences in the sentence structures of Chinese versus English, making the comparison of the two particularly interesting. We conducted a meta-analysis contrasting the relation between syntactic skills and reading comprehension in first language readers of English versus Chinese. We test the influence of languages as well as the influence of the grade and the metrics on the magnitude of this relation. We identified 59 studies published between 1986 and 2021, generating 234 effect sizes involving 15,212 participants from kindergarten to high school and above. The magnitude of effects was remarkably similar for studies of English (r = .54) and Chinese (r = .54) readers, with similarities at key developmental points and syntactic tasks. There was also some evidence of modulation by grade levels and the nature of syntactic tasks. These findings confirm theory-based predictions of the importance of syntactic skills to reading comprehension. Extending these predictions, demonstrating these effects for both English and Chinese suggests a universal influence of syntactic skills on reading comprehension.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,022 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».